常见的基础算法有：分治、动态规划、贪心、回溯与分支限界等，常用的技巧方法有：递归，递推，空间时间互换，缓存，重叠子问题，记忆化。
算法的本质是：状态，状态的转移，问题的定义，以及子问题的定义。
分治算法思想： 分而治之，大事化小小事化了。一句话：化繁为简。
例子：快排。
动态规划思想：由前一个或者几个状态得到得到最优状态，而不管这个最优状态是如何得到的（最优子结构+无后效性）。
例子：最长公共子序列，最大上升子序列，最长子序列求和。
贪心算法思想：由上一个最优状态得到这个状态的最优状态。
例子：
回溯与分支界限思想：根据条件得到全部或者一个最优解。
例子：
牛人关于算法的说明：
一个问题是该用递推、贪心、搜索还是动态规划，完全是由这个问题本身阶段间状态的转移方式决定的！
每个阶段只有一个状态->递推；
每个阶段的最优状态都是由上一个阶段的最优状态得到的->贪心；
每个阶段的最优状态是由之前所有阶段的状态的组合得到的->搜索；
每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到而不管之前这个状态是如何得到的->动态规划。
每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到这个性质叫做最优子结构；
而不管之前这个状态是如何得到的这个性质叫做无后效性。